کاربرد تبدیل موجک هار در پیش بینی داده های سری زمانی مالی بر اساس مدل سری زمانی arima

کاربردهای شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی

استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردا...

کاربرد مدل شبکه عصبی- موجک برای پیش بینی ویژگی های غیرایستا و غیرخطی سری زمانی تراز آب زیرزمینی

سفره ‏های آب زیرزمینی غالباً به عنوان سیستم ‏هایی با ویژگی ‏های غیرایستا و غیرخطی شناخته می ‏شوند. مدل‏ سازی این سیستم ‏ها و پیش ‏بینی حالت ‏های آینده آن ‏ها نیازمند تشخیص این ویژگی‏ های بنیادی است. اخیراً، آنالیز موجک به دلیل توانایی آن در رمزگشایی ویژگی‏ های اشاره‏ شده، به طور گسترده ‏ای در زمینه پیش ‏بینی سری‏ های زمانی هیدرولوژیکی مورد استفاده قرار گرفته ‏است. در این مقاله توانایی مدل ترکیبی ...

برآورد تقاضای سیمان در ایران با تاکید بر مدل های پیش بینی سری زمانی

کاربرد قواعد کشفی و الگوریتم ژنتیک در ساخت مدل ARMA برای پیش بینی سری زمانی

برای پیش‏بینی سری ‏زمانی ابتدا باید مدل مناسبی از آن ساخته شود. تعیین ابعاد و تخمین پارامترهای مناسب برای مدل ARMA سری ‏زمانی، چالشی است که علاوه بر روش‏های متداول آماری، از طریق محاسبات هوشمند نیز به آن توجه شده است. در این مقاله استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تخمین پارامترهای مدل ARMA و قواعد کشفی برای تعیین ابعاد مدل ارائه می‏شود. قواعد کشفی بر‌اساس ویژگی‏های سری ‏زمانی استخراج می‏شوند. داده...

بررسی و پیش بینی وضع آلاینده های هوای شهر کرمان با مدل سری های زمانی

  Anderson, H.R., 2009. Air pollution and mortality: A history. Atmospheric Environment, 43, pp. 142-152 .   Box, GEP. and Jenkins, G.M., 1976. Time series analysis: forecasting and control, San Francisco, Holden Day Pulications .   Duenas, C., Fernandez, M.C., Canete, S., Carretero,Liger E, 2005. Stocastic model to forecast ground level ozone concentration at urban and rural areas . Chemospher...

ارائه روشی برای پیش بینی پایدار سری های زمانی با کاربرد در مسائل مالی با استفاده از روش Robust

به منظور مدل‌سازی و تخمین مناسب و قابل اعتماد پارامترها در مدل‌های داده­های خودهمبسته، از رویکردهای پایداراستفاده می­شود. وجود داده‌‌های پرت و آلودگی‌ها، تاثیری مخرب در تخمین پارامترهای این مدلها دارد. از آنجایی که در اغلب مسائل مالی، داده‌های گذشته بر داده­های اخیر اثرگذار هستند، این داده‌ها معمولاً در قالب سری زمانی مدل­سازی می‌شوند. در این تحقیق، مدل­های خود رگرسیون به عنوان یکی از مدل­های مط...